Le Migliori 125 Applicazioni di IA Generativa

Sulla base della nostra analisi di oltre 30 casi di studio e 10 benchmark, in cui abbiamo testato e confrontato oltre 40 prodotti, abbiamo identificato 125 casi d'uso di IA generativa nelle seguenti categorie:

• Applicazioni generali di IA generativa
• Applicazioni di IA generativa specifiche per settore
• Applicazioni di IA generativa specifiche per funzione aziendale

Per altre applicazioni dell'IA per richieste in cui esiste una singola risposta corretta (ad es., previsione o classificazione), consulta le applicazioni di IA.

Puoi anche vedere applicazioni di IA generativa, casi d'uso ed esempi reali in un elenco che puoi filtrare in base a vari criteri come la funzione aziendale o il settore.

Applicazioni generali di IA generativa

> Applicazioni video

1. Generazione video

Gli strumenti di produzione video basati sull'IA, inclusi i generatori video IA, le piattaforme di creazione di contenuti e le soluzioni di editing, consentono alle aziende di produrre video di alta qualità, personalizzare i contenuti e ottimizzare le prestazioni. Questi strumenti aiutano a ridurre i costi, gestire la produzione e consentono di creare immagini dinamiche e astratte in pochi minuti.

Abbiamo valutato i principali strumenti di generazione video IA per determinare la loro efficacia nella creazione di video dimostrativi di prodotti di alta qualità per l'eCommerce.

Ogni strumento IA è stato testato utilizzando immagini stock e valutato su 10 in base alla Conformità al Prompt (accuratezza nel seguire le istruzioni), all'Accuratezza Fisica (fisica e interazioni realistiche) e all'Integrità del Prodotto (coerenza nell'aspetto e nei dettagli). Ecco alcune delle nostre osservazioni:

• Problemi comuni: Molti strumenti IA hanno avuto difficoltà nel trasmettere accuratamente i dettagli del prodotto, mantenere le caratteristiche specifiche del marchio e garantire la compatibilità con il prompt.
• Risultati chiave: I video generati dall'IA non sono ancora completamente affidabili per la visualizzazione di prodotti eCommerce senza ulteriori perfezionamenti. Migliorare i prompt e fare fine-tuning dei modelli IA può migliorare i risultati.

Esempio reale: Netflix ha utilizzato l'IA generativa per la prima volta in uno show televisivo, aggiungendo filmati generati dall'IA alla serie di fantascienza argentina "El Eternauta". Il co-CEO Ted Sarandos ha dichiarato che l'IA ha aiutato i team VFX a creare scene complesse, come un edificio che crolla, più velocemente e a costi inferiori rispetto ai metodi tradizionali, rendendo la produzione finanziariamente possibile.

Sebbene la mossa abbia sollevato preoccupazioni sulla perdita di posti di lavoro nell'industria dell'intrattenimento, Sarandos ha affermato che l'IA è destinata a supportare i creatori umani piuttosto che sostituirli.¹

Consulta la perdita di posti di lavoro dovuta all'IA per saperne di più sulle recenti previsioni su come l'IA influenzerà il mercato del lavoro.

2. Previsione video

Un sistema di previsione video basato su GAN:

• Comprende sia gli elementi temporali che spaziali di un video 
• Genera la sequenza successiva basandosi su tale conoscenza (Vedi la figura sotto) 
• Distingue tra sequenze probabili e non probabili

Le previsioni video basate su GAN possono aiutare a rilevare anomalie che sono cruciali in un'ampia gamma di settori, inclusi sicurezza e sorveglianza.

Esempio reale: Lucid Dream Network ha migliorato la sua produzione video utilizzando lo strumento script-to-video di Pictory, che offriva modelli predefiniti e un'integrazione fluida di musica e immagini.

Questa innovazione ha aiutato l'azienda ad aumentare la sua produttività del 350% e ha amplificato la sua portata e il coinvolgimento sui social media del 500%.²

3. Editing video e animazione con IA

Oltre alla generazione, l'IA generativa può aiutare con l'editing, lo storyboarding e l'animazione. Questi strumenti automatizzano il movimento della telecamera, la sincronizzazione labiale e le transizioni di scena.

Le applicazioni includono:

• Video di formazione aziendale automatizzati
• Riassunto di video per social media
• Trasferimento di stile per la narrazione animata

Esempio reale: Runway Gen-3 consente l'editing video guidato dal testo con coerenza della scena e controllo del movimento, riducendo i tempi di post-produzione di oltre il 70% per i team di marketing.³

> Applicazioni per immagini

4. Generazione di immagini

Con l'IA generativa, gli utenti possono trasformare il testo in immagini e generare immagini realistiche basate su un'impostazione, un soggetto, uno stile o una posizione specifici. Pertanto, è possibile generare rapidamente il materiale visivo necessario. 

È anche possibile utilizzare questi materiali visivi per scopi commerciali, rendendo la creazione di immagini generate dall'IA un elemento prezioso nei media, nel design, nella pubblicità, nel marketing, nell'istruzione e in altri campi. Ad esempio, un generatore di immagini può aiutare un graphic designer a creare qualsiasi immagine di cui ha bisogno (Vedi la figura sotto).

Figura 1: Questa immagine generata dall'IA è stata prodotta sulla base della descrizione testuale di "Orsacchiotti che fanno la spesa in stile ukiyo-e".⁴

Esempio reale: Coca-Cola, in collaborazione con OpenAI e Bain & Company, ha lanciato la piattaforma "Create Real Magic".

Utilizzando i modelli GPT-4 e DALL-E di OpenAI per la generazione creativa, questo progetto ha permesso agli utenti di creare opere d'arte personalizzate utilizzando l'iconico immaginario di Coca-Cola, come la bottiglia contour e Babbo Natale.⁵

5. Traduzione semantica da immagine a foto

Sulla base di un'immagine semantica o di uno schizzo, è possibile produrre una versione realistica di un'immagine. Grazie al suo ruolo facilitatore nella formulazione di diagnosi, questa applicazione è utile per il settore sanitario.

Figura 2: Generazione di Layout Sintetici di Probabilità di Allocazione dello Spazio Basati su GAN Condizionali Addestrati.⁶

6. Conversione da immagine a immagine

Comporta la trasformazione degli elementi esterni di un'immagine, come il suo colore, il mezzo o la forma, preservandone gli elementi costitutivi. 

Un esempio di tale conversione sarebbe trasformare un'immagine diurna in un'immagine notturna. Questo tipo di conversione può anche essere utilizzato per manipolare gli attributi fondamentali di un'immagine, colorizzarla o cambiarne lo stile. 

7. Aumento della risoluzione dell'immagine (super-risoluzione)

L'IA generativa impiega vari metodi per generare nuovi contenuti basati su contenuti esistenti. Le Reti Generative Avversarie (GAN) sono uno di questi metodi. Una GAN è composta da un generatore e un discriminatore che crea nuovi dati e garantisce che siano realistici.

Il metodo basato su GAN consente di creare una versione ad alta risoluzione di un'immagine attraverso le GAN a Super-Risoluzione. Questo metodo è utile per produrre versioni di alta qualità di materiale d'archivio e/o materiale medico che non è economico salvare in formato ad alta risoluzione. Un altro caso d'uso è per scopi di sorveglianza.

8. Co-piloti di design IA

Gli strumenti creativi di design basati sull'IA generativa possono automatizzare il layout, l'abbinamento dei colori e la creazione di modelli mantenendo la coerenza del marchio.

Le applicazioni includono:

• Da testo a modello per presentazioni e social media
• Generazione di identità di marca
• Design A/B dinamico per campagne

Esempio reale: Figma IA genera auto-layout e abbinamenti tipografici basati su prompt testuali, riducendo i tempi di progettazione per i team di marketing.⁷

9. Generazione di forme 3D

In quest'area, la ricerca è in corso per creare versioni 3D di alta qualità degli oggetti. Utilizzando la generazione di forme basata su GAN, si possono ottenere forme migliori in termini di somiglianza con la fonte. Inoltre, è possibile generare e manipolare forme dettagliate per creare la forma desiderata.

Le applicazioni includono:

• Visualizzazione immobiliare
• Design di prodotto e produzione di gemelli digitali
• Turismo virtuale e formazione simulata

Esempio reale: Luma IA utilizza il Gaussian Splatting per ricostruire spazi 3D fotorealistici per il marketing digitale e gli ambienti di gioco.⁸

Figura 3: SP-GAN: Generazione e Manipolazione di Forme 3D Guidate da Sfera.⁹

> Applicazioni audio

10. Generatore text-to-speech

Le GAN consentono la produzione di audio vocale realistico. Per ottenere risultati realistici, i discriminatori fungono da allenatore che accentua, intona e/o modula la voce. 

La generazione TTS ha molteplici applicazioni aziendali, come istruzione, marketing, podcasting e pubblicità. Ad esempio, un educatore può convertire i suoi appunti delle lezioni in materiali audio per renderli più attraenti, e lo stesso metodo può anche essere utile per creare materiali educativi per persone ipovedenti. Oltre a eliminare la spesa per artisti vocali e attrezzature, il TTS offre anche alle aziende molte opzioni in termini di lingua e repertorio vocale.

Utilizzando questa tecnologia, migliaia di libri sono stati convertiti in audiolibri.¹⁰

Scopri di più sulle capacità dei large language model nella generazione di testo.

Esempio reale: Twilio ha migliorato le sue capacità di sintesi vocale attraverso la collaborazione con Amazon Polly, un servizio cloud di text-to-speech.

Questa partnership ha introdotto più di 50 voci in 25 lingue sulla piattaforma di Twilio e ha fornito agli sviluppatori nuove API per un controllo più avanzato della sintesi vocale nelle loro applicazioni vocali.¹¹

11. Conversione speech-to-speech

Un'applicazione dell'IA generativa relativa all'audio riguarda la generazione di voci da fonti audio esistenti. Con la conversione STS, è possibile creare voiceover facilmente e rapidamente, il che è vantaggioso per settori come il gaming e il cinema.

Con questi strumenti, è possibile generare voiceover per un documentario, uno spot pubblicitario o un gioco senza assumere un doppiatore.

12. Generazione musicale

L'IA generativa è utile anche nella produzione musicale. Gli strumenti di generazione musicale possono essere utilizzati per generare nuovi materiali musicali per pubblicità o altri scopi creativi.

In questo contesto, tuttavia, rimane un ostacolo importante da superare, vale a dire la violazione del copyright derivante dall'inclusione di opere d'arte protette da copyright nei dati di addestramento. Scopri di più sull'etica dell'IA.

> Applicazioni basate su testo

13. Generazione di idee

L'output degli LLM potrebbe non essere adatto alla pubblicazione a causa di problemi con allucinazioni, copyright, ecc. Tuttavia, la generazione di idee è probabilmente il caso d'uso più comune per la generazione di testo. Lavorare con le macchine nell'ideazione consente agli utenti di scansionare rapidamente lo spazio delle soluzioni.

È sorprendente ottenere l'aiuto di una macchina per diventare più creativi come esseri umani. Ciò è possibile perché le capacità dell'IA generativa sono piuttosto diverse (ad es., più flessibili, meno affidabili) da come pensiamo tipicamente alle capacità delle macchine.¹²

14. Generazione di testo

I ricercatori si sono appellati alle GAN per offrire alternative alle carenze degli algoritmi di ML all'avanguardia. Le GAN sono anche in fase di addestramento per la generazione di testo, oltre al loro uso iniziale per scopi visivi.

Creare dialoghi, titoli o annunci pubblicitari attraverso l'IA generativa è una pratica comune nei settori del marketing, del gaming e della comunicazione.

Un chiaro esempio di IA generativa in azione è l'uso di assistenti email IA per generare il testo delle email. Gli assistenti email IA aiutano gli utenti a risparmiare tempo generando email complete e curate da brevi prompt, garantendo un tono e una qualità coerenti.

Offrono anche suggerimenti di risposta sensibili al contesto per le email in arrivo, consentendo risposte rapide ed efficienti ai messaggi di routine.

Ad esempio, uno studio del 2025 ha indagato se le persone possono distinguere tra le risposte terapeutiche scritte da terapisti esperti e quelle generate da ChatGPT, come queste risposte si allineano con i principi terapeutici chiave e le loro differenze linguistiche.

In un ampio campione, i risultati hanno mostrato che i partecipanti raramente riuscivano a distinguere tra le risposte generate dall'IA e quelle dei terapisti, e le risposte di ChatGPT sono state valutate più in alto in termini di qualità terapeutica. L'analisi linguistica suggerisce che la superiore contestualizzazione dell'IA può contribuire alla sua efficacia.

Sebbene questi risultati evidenzino il potenziale dell'IA generativa per migliorare la psicoterapia, preoccupazioni etiche come la tecnofobia e l'equilibrio tra creatività e pratica basata sull'evidenza devono essere affrontate con attenzione man mano che il ruolo dell'IA nella salute mentale continua ad evolversi.¹³

Esempio reale: Brain2Qwerty di Meta IA decodifica le frasi dall'attività cerebrale durante la digitazione, utilizzando segnali non invasivi di elettroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG).

A differenza dei metodi precedenti che richiedevano agli utenti di immaginare movimenti o concentrarsi su stimoli esterni, Brain2Qwerty interpreta i movimenti naturali di digitazione, rendendo la decodifica delle onde cerebrali più intuitiva. Il modello è composto da tre moduli chiave:

• Modulo di Convoluzione: Estrae caratteristiche spaziali e temporali dai segnali EEG e MEG.
• Modulo Transformer: Elabora le sequenze di input per migliorare la comprensione e l'espressione.
• Modulo Language Model: Utilizza un language model pre-addestrato a livello di carattere per perfezionare e migliorare l'accuratezza del testo.

Nelle valutazioni, Brain2Qwerty ha raggiunto un tasso di errore carattere (CER) del 67% utilizzando EEG e del 32% con MEG, mentre il partecipante con le migliori prestazioni ha raggiunto un 19% di CER in condizioni ottimali.

Sebbene promettente, l'approccio deve affrontare sfide, tra cui la necessità di decodifica in tempo reale, la portabilità e disponibilità limitate delle apparecchiature MEG e ulteriori test per individui con disabilità motorie o del linguaggio.¹⁴

Esplora altri esempi e applicazioni di large language model, come la generazione di testo.

15. Creazione di contenuti personalizzati

Può essere utilizzata per generare contenuti personalizzati per gli individui in base alle loro preferenze personali, interessi o ricordi. Questo contenuto potrebbe essere sotto forma di testo, immagini, musica o altri media e potrebbe essere utilizzato per: 

• Post sui social media
• Articoli di blog
• Raccomandazioni di prodotti 

La creazione di contenuti personali con l'IA generativa ha il potenziale per fornire contenuti altamente personalizzati e pertinenti.

16. Analisi del sentiment/classificazione del testo

L'analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e il text mining per decifrare il contesto emotivo dei materiali scritti.

L'IA generativa può essere utilizzata nell'analisi del sentiment generando dati testuali sintetici etichettati con vari sentiment (ad es., positivo, negativo, neutro). Questi dati sintetici possono quindi essere utilizzati per addestrare modelli di deep learning per eseguire l'analisi del sentiment su dati testuali del mondo reale.

Può anche essere utilizzata per generare testo specificamente progettato per trasmettere un particolare sentiment. Ad esempio, un sistema di IA generativa potrebbe essere utilizzato per creare post sui social media che sono intenzionalmente positivi o negativi, con l'obiettivo di influenzare l'opinione pubblica o plasmare il sentiment di una particolare conversazione.

Questi possono essere utili per mitigare il problema dello squilibrio dei dati per l'analisi del sentiment delle opinioni degli utenti (come nella figura sotto) in molti contesti, come l'istruzione e i servizi ai clienti.

Figura 4: L'Impatto della Generazione di Testo Sintetico per l'Analisi del Sentiment Utilizzando Modelli Basati su GAN.

17. Ricerca intelligente

La Ricerca Intelligente sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning per fornire risultati precisi e sensibili al contesto. A differenza delle ricerche tradizionali per parole chiave, comprende l'intento dell'utente, elabora query in linguaggio naturale e fornisce risultati basati sul significato piuttosto che su corrispondenze esatte delle parole.

Funzionalità come il completamento automatico, i suggerimenti in tempo reale e il filtraggio a faccette consentono agli utenti di perfezionare le ricerche. Inoltre, può supportare input vocali e visivi.

La ricerca intelligente è ampiamente applicata in tutti i settori. Nell'eCommerce, la Ricerca Intelligente può aiutare i clienti a localizzare i prodotti in modo efficiente, mentre negli ambienti aziendali consente un facile recupero di documenti e risorse.

Esempio reale: Booking.com ha introdotto Smart Filters, uno strumento che consente agli utenti di articolare le proprie preferenze in linguaggio naturale direttamente all'interno di una casella di ricerca.

Ad esempio, un viaggiatore che pianifica un weekend ad Amsterdam potrebbe cercare "hotel con un'ottima palestra e vista sul canale dalla camera". Smart Filters analizzano quindi l'input, identificano l'intento dell'utente e applicano i filtri più pertinenti dall'inventario di Booking.com.¹⁵

> Applicazioni basate su codice

18. Generazione di codice

Ancileo, un fornitore di software per compagnie assicurative, ha utilizzato Amazon Q per migliorare l'efficienza dei suoi sviluppatori. Amazon Q ha aiutato gli sviluppatori a risolvere i problemi di codice più velocemente, riducendo il tempo di risoluzione dei problemi del 30%.

Inoltre, Ancileo ha integrato i sistemi di ticketing e documentazione per migliorare i processi di onboarding e semplificare la comunicazione interna.

L'IA generativa migliora lo sviluppo software generando automaticamente codice, riducendo quindi la necessità di programmazione manuale.

Figura 5: Generazione di un modulo HTML e codice JavaScript di invio con ChatGPT di OpenAI.

Esempio reale: Amazon ha introdotto Amazon Q, uno strumento basato sull'IA che riduce significativamente il tempo e lo sforzo necessari per aggiornare software fondamentali come Java.

Questo strumento automatizza le trasformazioni del codice, riducendo il tempo di aggiornamento da 50 giorni-sviluppatore a poche ore e risparmiando circa 4.500 anni-sviluppatore di lavoro.

In sei mesi, Amazon ha modernizzato oltre la metà dei suoi sistemi Java, migliorando la sicurezza e riducendo i costi di infrastruttura, con un risultato di $260 milioni di guadagni annuali in efficienza. Ciò evidenzia come l'IA possa guidare miglioramenti significativi della produttività nella manutenzione del software per le grandi imprese.¹⁶

19. Completamento del codice

Uno degli usi più semplici dell'IA generativa per la codifica è suggerire il completamento del codice mentre gli sviluppatori scrivono. Ciò può far risparmiare tempo e ridurre gli errori, specialmente per attività ripetitive o noiose.

20. Revisione del codice

L'IA generativa può anche essere utilizzata per effettuare controlli di qualità del codice esistente e ottimizzarlo, sia suggerendo miglioramenti sia generando implementazioni alternative che sono più efficienti o più facili da leggere.

21. Correzione di bug

Può aiutare a identificare e correggere i bug nel codice generato analizzando i modelli di codice, identificando potenziali problemi e suggerendo correzioni.

22. Refactoring del codice

L'IA generativa può essere utilizzata per automatizzare il processo di refactoring del codice, rendendolo più facile da mantenere e aggiornare.

23. Controllo dello stile del codice

L'IA generativa può analizzare il codice per verificarne l'aderenza alle linee guida dello stile di codifica, garantendo coerenza e leggibilità in tutto il codebase.

24. Generazione di casi di test

Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a generare casi di test basati sui requisiti utente o sulle user story, fornire una chiara descrizione della funzionalità dell'applicazione e proporre scenari e casi di test multipli per coprire vari aspetti dell'applicazione.

Esempio reale: I team di Anthropic applicano Claude Code in un'ampia gamma di funzioni, tra cui ingegneria, design del prodotto, marketing, legale e data science, per aumentare l'efficienza, ridurre il carico di lavoro manuale e supportare l'esecuzione indipendente delle attività.

I team tecnici lo utilizzano per la prototipazione rapida, il debugging, la generazione di test, l'automazione dell'infrastruttura e la navigazione in codebase complessi, spesso accelerando i cicli di sviluppo e migliorando la qualità del codice.

I team non tecnici, come quelli legali e di marketing, lo utilizzano per costruire strumenti interni, automatizzare processi ripetitivi e condurre esperimenti senza richiedere competenze di ingegneria del software.¹⁷

25. Generazione di codice di test

Strumenti come ChatGPT possono convertire descrizioni in linguaggio naturale in script di automazione dei test. La comprensione dei requisiti descritti in linguaggio semplice può tradurli in comandi specifici o frammenti di codice nel linguaggio di programmazione o framework di automazione dei test desiderato.

Figura 6: NLP per script di test tramite ChatGPT-4.

26. Manutenzione degli script di test

ChatGPT può aiutare a gestire gli script di test individuando codice obsoleto o duplicato, offrendo miglioramenti e aggiornandoli automaticamente in base ai nuovi requisiti.

27. Documentazione dei test

I modelli di IA generativa possono generare dati di test realistici basati sui parametri di input, come la creazione di indirizzi email validi, nomi, località e altri dati di test conformi a modelli o requisiti specifici.

28. Analisi dei risultati dei test

ChatGPT e altri strumenti simili possono analizzare i risultati dei test e fornire un riepilogo, incluso il numero di test superati/non superati, la copertura dei test e potenziali problemi.

> Altre applicazioni

29. IA conversazionale

Un altro caso d'uso dell'IA generativa riguarda la generazione di risposte all'input dell'utente sotto forma di linguaggio naturale. Questo tipo è comunemente utilizzato in chatbot e assistenti virtuali, progettati per fornire informazioni, rispondere a domande o eseguire attività per gli utenti attraverso interfacce conversazionali come finestre di chat o assistenti vocali.

ChatGPT è un esempio popolare di IA conversazionale. Offre una conversazione altamente informativa e integrata agli utenti, come discussioni filosofiche. Ad esempio, puoi controllare una chat con ChatGPT qui sotto.

Figura 7: Una conversazione con ChatGPT.

Esempio reale: O2, fornitore britannico di servizi di telecomunicazioni, e l'agenzia creativa IA Faith di VCCP hanno lanciato una campagna innovativa per combattere i truffatori telefonici utilizzando Daisy, un'IA Conversazionale realistica. Daisy è progettata per coinvolgere i truffatori in lunghe conversazioni, proteggendo così il pubblico dalle frodi.

Ispirata a una nonna reale e modellata sugli stereotipi dei truffatori riguardo alle vittime anziane, Daisy interagisce con i truffatori in tempo reale, condividendo storie inventate, dati bancari falsi e hobby come il lavoro a maglia. Ingannando i truffatori facendo loro credere di aver preso di mira una persona reale, Daisy interrompe le loro operazioni ed evidenzia le tattiche comuni per educare il pubblico sulla prevenzione delle truffe.

La creazione di Daisy ha coinvolto tecnologia IA avanzata, tra cui un large language model per la sua personalità, un diffusion model per immagini fotorealistiche e la modellazione vocale basata sulla nonna di un dipendente di VCCP.¹⁸

30. Sintesi dei dati

L'IA generativa può produrre dati sintetici che imitano le statistiche del mondo reale senza fare affidamento su punti dati reali, rendendoli utili per l'addestramento dei modelli, la privacy dei dati e le attività di NLP.

31. Visualizzazione dei dati

Alcuni modelli generativi come ChatGPT possono eseguire la visualizzazione dei dati, utile per molti settori. Può essere utilizzato per caricare dataset, eseguire trasformazioni e analizzare i dati utilizzando librerie Python come pandas, numpy e matplotlib.

Puoi chiedere a ChatGPT Code Interpreter di eseguire determinate attività di analisi, e scriverà ed eseguirà il codice Python appropriato. Inoltre, puoi chiedere al modello di visualizzare i tuoi dati in un formato preferito.

Figura 8: Analisi dei dati con ChatGPT code interpreter.

32. Conversione di file

ChatGPT code interpreter può convertire file tra diversi formati, a condizione che le librerie necessarie siano disponibili e l'operazione possa essere eseguita utilizzando codice Python.

33. Risoluzione di problemi matematici

Generalmente, i large language model sono in grado di comprendere domande matematiche e risolverle. Ciò include problemi di base ma anche complessi, a seconda del modello. Di seguito è riportato un esempio delle capacità di ChatGPT in questo campo.

Figura 9: Risoluzione di problemi matematici con i plugin ChatGPT di OpenAI.¹⁹

34. Assistenti IA multimodali

I recenti progressi, come GPT-4o di OpenAI, Gemini 1.5 Pro di Google e Claude 3.5 di Anthropic, hanno unificato la comprensione di testo, immagini e audio in un unico modello. Questi assistenti multimodali elaborano e generano più formati simultaneamente.

Le applicazioni includono:

• Chat vocali e video in tempo reale con ragionamento contestuale
• Risposta a domande visive e interpretazione di grafici
• Sistemi di servizio clienti "vedi, ascolta, rispondi"

Esempio reale: GPT-4o di OpenAI integra riconoscimento vocale, visione e generazione di testo, consentendo agli utenti di sostenere conversazioni parlate naturali con analisi visiva in tempo reale di oggetti o documenti.²⁰

Applicazioni di IA generativa specifiche per settore

> Applicazioni sanitarie

35. Scoperta e sviluppo di farmaci

Sfruttare la potenza degli algoritmi di IA generativa per trovare potenziali candidati farmaci e testare la loro efficacia con simulazioni al computer potrebbe accelerare notevolmente il processo di scoperta di nuovi farmaci, dalle sperimentazioni precliniche sugli animali ai test clinici sugli esseri umani.

Esempio reale: LeewayHertz²¹ sviluppa agenti IA e copiloti personalizzati per semplificare la scoperta di farmaci e aiutare le aziende a risparmiare tempo e risorse in varie fasi:

• Identificazione del target: Analizza i dati biologici per identificare e dare priorità ai target farmacologici promettenti.
• Ottimizzazione del lead: Esamina librerie chimiche, genera nuove molecole e ottimizza le proprietà molecolari.
• Valutazione preclinica: Prevede il comportamento dei farmaci e le potenziali interazioni, garantendo sicurezza ed efficacia.
• Riposizionamento dei farmaci: Trova nuove applicazioni per farmaci esistenti analizzando database e percorsi patologici.
• Progettazione di sperimentazioni cliniche: Analizza i dati dei pazienti per progettazioni di sperimentazioni mirate, migliorando l'efficienza e i tassi di successo.

Il software di IA generativa aiuta anche a progettare nuove biomolecole, proteine e agenti terapeutici integrando conoscenze biologiche e dati biomedici strutturati (ad es., modelli generativi aumentati da knowledge graph per la scoperta mirata di farmaci).²²

Le applicazioni includono:

• Generazione di molecole su misura con maggiore rilevanza biologica.
• Progettazione di terapie multi-target.
• Generazione personalizzata di enzimi e biomateriali.

36. Medicina personalizzata

Un'altra applicazione dell'IA generativa nella medicina personalizzata è la creazione di modelli che possono fungere da chatbot medici per comprendere i sintomi dei pazienti e produrre diagnosi con crescente accuratezza basate sulle dichiarazioni del paziente e sui risultati dei test.²³ Quindi, questi modelli possono elaborare piani di trattamento individualizzati su misura specificamente per l'anamnesi, i sintomi e altro ancora del paziente.

Esempio reale: AI4BetterHearts è un'iniziativa globale guidata dalla Novartis Foundation, Microsoft IA for Health e partner per migliorare la salute cardiovascolare unendo e analizzando i dati sulla salute del cuore.

La collaborazione mira ad abbattere i silos di dati e sfruttare il machine learning per trasformare i sistemi sanitari da cure reattive a preventive. In collaborazione con l'Health Systems Innovation Lab di Harvard, l'iniziativa esamina le prestazioni del sistema sanitario in 80 paesi, con approfondimenti che completano la Rete AI4HealthyCities Health Equity.²⁴

37. Imaging medico migliorato

Combinando la potenza del machine learning con le tecnologie di imaging medico, come le scansioni TC e RM, gli algoritmi di IA generativa possono migliorare la precisione nell'imaging medico, producendo risultati migliori.

38. Gestione della salute della popolazione

L'uso dell'IA generativa in ambito sanitario può anche portare a una migliore gestione della salute a livello di popolazione consentendo ai responsabili politici di:

•  Accedere a informazioni demografiche più dettagliate 
•  Progettare iniziative di sanità pubblica mirate a beneficio delle comunità svantaggiate.

Esempio reale: BCG e Zeiss hanno sviluppato un'applicazione di IA generativa per aiutare i professionisti sanitari a fornire risposte accurate e tempestive alle richieste dei pazienti.

Questo strumento IA genera risposte basate su materiali pre-approvati e garantisce che le informazioni accurate vengano fornite ai pazienti. Sulla base dei primi feedback, il 79% delle risposte generate dall'IA è risultato pronto per l'invio senza modifiche.

L'applicazione mira a migliorare il coinvolgimento dei pazienti e consentire ai medici di concentrarsi maggiormente sulla cura del paziente, aumentando potenzialmente la domanda di trattamenti.²⁵

39. Chatbot IA per il controllo dei sintomi

I chatbot per la valutazione dei sintomi sono progettati per aiutare le persone a comprendere e gestire la propria salute ponendo domande, fornendo raccomandazioni e, quando necessario, mettendo in contatto gli utenti con i professionisti sanitari.

Questi chatbot offrono una guida medica immediata e informazioni preliminari affinché i pazienti possano adottare un approccio proattivo alla propria salute. Analizzando i sintomi, possono anche aiutare a identificare precocemente potenziali problemi di salute e fornire consigli personalizzati.

Tuttavia, l'uso di questi strumenti comporta notevoli limitazioni:

• Accuratezza diagnostica limitata: I controllori dei sintomi possono non avere l'esperienza dei professionisti medici, rendendo la loro accuratezza diagnostica inaffidabile per condizioni gravi. Gli utenti dovrebbero usarli con cautela e non come sostituti del parere professionale.
• Mancanza di empatia: Questi strumenti non possono fornire il supporto emotivo, la rassicurazione o la guida personalizzata che i professionisti sanitari offrono, limitando la loro capacità di soddisfare i bisogni emotivi dei pazienti.
• Eccessiva dipendenza dai chatbot: La dipendenza dai chatbot per consigli medici può portare ad ansia a causa di informazioni generiche o inesatte e scoraggiare la ricerca di cure mediche appropriate quando necessario.
• Preoccupazioni legali e sulla privacy: Errori nei consigli o nella gestione dei dati personali potrebbero comportare problemi legali, specialmente in regioni con leggi rigorose sulla privacy come l'HIPAA. Una progettazione corretta deve dare priorità alla conformità e alla sicurezza dei dati.

40. Agenti IA in ambito sanitario

Gli agenti IA in ambito sanitario possono programmare appuntamenti, documentare le informazioni dei pazienti, supportare la diagnosi attraverso l'imaging medico, personalizzare i piani di trattamento, assistere nella scoperta di farmaci e automatizzare processi come la fatturazione, la gestione dei sinistri e le autorizzazioni preventive.

Questi agenti migliorano anche il coinvolgimento dei pazienti attraverso il supporto conversazionale, forniscono monitoraggio sanitario in tempo reale, offrono assistenza per la salute mentale, rilevano anomalie di fatturazione e si integrano con sistemi come le Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR) per supportare il coordinamento delle cure e migliorare il processo decisionale.

41. Automazione della documentazione normativa

L'automazione della documentazione normativa si riferisce all'uso di strumenti guidati dall'IA per creare, revisionare e gestire documenti relativi alla conformità in settori regolamentati come la sanità e il farmaceutico.

Con questa automazione, le organizzazioni possono ridurre lo sforzo manuale, garantire la coerenza con i contenuti approvati e accelerare la redazione di rapporti di studi clinici, presentazioni normative e documenti di conformità.

Esempio reale: Novo Nordisk ha adottato Claude di Anthropic per assistere nella redazione di rapporti di studi clinici, riducendo il processo da settimane a minuti.

Riducendo il numero di redattori da oltre 50 a tre, l'azienda ha ottenuto una riduzione del 94% dell'organico e un 92% di risparmio sui costi, mantenendo l'accuratezza attraverso la supervisione umana.

Sfruttano la retrieval-augmented generation (RAG) per mitigare le allucinazioni dell'IA, garantendo che i contenuti precedentemente approvati vengano riutilizzati in modo coerente. Questo approccio ha contribuito a migliorare l'efficienza nella documentazione normativa, dimostrando come la collaborazione tra IA e umani possa guidare processi di conformità più rapidi ed economici.²⁶

42. Generazione di dati sintetici in ambito sanitario

Invece di produrre dati sintetici generici, l'IA genera ora dataset sintetici multi-modalità per la ricerca medica, l'addestramento e la validazione dei sistemi di IA clinica, affrontando efficacemente i vincoli di privacy mantenendo il realismo clinico.

I casi d'uso includono:

• Sviluppo aumentato dall'IA di simulazioni sintetiche di malattie.
• Imaging sintetico, EHR di serie temporali e dati di segnale.

> Applicazioni nell'istruzione

43. Lezioni personalizzate

Sfruttando l'IA generativa per l'istruzione, i piani di lezione personalizzati possono fornire agli studenti l'istruzione più efficace e su misura possibile.

Questi piani sono elaborati analizzando i dati degli studenti come le loro prestazioni passate, il set di competenze e qualsiasi feedback che possono aver fornito riguardo al contenuto del curriculum. Ciò aiuta a garantire che ogni studente, specialmente quelli con disabilità, riceva un'esperienza individualizzata progettata per massimizzare il successo.

44. Progettazione dei corsi

Dalla progettazione di programmi di studio e valutazioni alla personalizzazione del materiale del corso in base alle esigenze individuali degli studenti, l'IA generativa può aiutare a rendere l'insegnamento più efficiente ed efficace.

Se combinata con diversi tipi di realtà virtuale, può anche creare simulazioni realistiche che coinvolgeranno ulteriormente gli studenti nel processo.

45. Creazione di contenuti per corsi

L'IA generativa consente la creazione rapida di materiali didattici diversificati, inclusi quiz e revisioni di concetti. Ciò aiuterebbe gli educatori a generare rapidamente contenuti unici.

Inoltre, l'IA può generare script per lezioni video o podcast, semplificando la creazione di contenuti multimediali per corsi online (vedi la figura sotto).

Figura 10: Un esempio di contenuto del corso generato dall'IA da NOLEJ.

46. Tutoraggio

Il tutoraggio generato dall'IA può consentire agli studenti di interagire con un tutor virtuale e ricevere feedback in tempo reale nel comfort delle loro case. Ciò lo rende una soluzione ideale per quei bambini che potrebbero non avere accesso all'istruzione tradizionale faccia a faccia.

Esempio reale: Khan Academy sfrutta GPT-4 nel suo assistente IA, Khanmigo, e serve come tutor virtuale per gli studenti e supporto per gli insegnanti affrontando diverse esigenze educative.

Khanmigo facilita un apprendimento più profondo ponendo domande personalizzate e contestualizzando la rilevanza dei contenuti. I primi risultati mostrano promettenti miglioramenti nel coinvolgimento degli studenti e nei risultati di apprendimento. Khanmigo aiuta anche gli insegnanti a creare materiali didattici e a personalizzare le esperienze di apprendimento (Vedi Figura sotto).

Figura 11: Generazione personalizzata di domande di Khanmigo di Khan Academy per un apprendimento più profondo.²⁷

Esempio reale: Uno studio condotto in Nigeria ha valutato l'impatto dell'IA generativa sui risultati di apprendimento degli studenti nell'istruzione secondaria. L'intervento ha coinvolto l'uso di Microsoft Copilot, basato su GPT-4, come tutor virtuale per l'insegnamento della lingua inglese in un programma extrascolastico di sei settimane. Lo studio ha impiegato uno studio randomizzato controllato in nove scuole pubbliche.

I risultati indicano che gli studenti che hanno partecipato al programma hanno sperimentato miglioramenti statisticamente significativi nella competenza in inglese, nell'alfabetizzazione digitale e nella conoscenza dell'intelligenza artificiale.

L'approccio ha combinato il tutoraggio guidato dall'IA con la supervisione degli insegnanti e l'allineamento del curriculum. Lo studio ha anche rilevato che il programma è conveniente rispetto agli interventi tradizionali.

Questi risultati suggeriscono che l'IA generativa, quando integrata in programmi educativi strutturati, può offrire un metodo praticabile per supportare l'apprendimento in contesti con risorse educative limitate.²⁸

47. Protezione della privacy dei dati per modelli analitici

Un vantaggio dell'utilizzo dell'IA generativa per creare set di dati di addestramento è che può aiutare a proteggere la privacy degli studenti. Una violazione dei dati o un incidente di hacking può rivelare dati del mondo reale contenenti informazioni personali sui bambini in età scolare.

I dati sintetici generati dall'IA, derivati dall'apprendimento di modelli del mondo reale, aiutano a garantire l'anonimato e a salvaguardare la privacy degli studenti. I set di dati sintetici prodotti da modelli generativi sono efficaci e utili per addestrare altri algoritmi, pur essendo sicuri e protetti da usare.

48. Ripristino di vecchi materiali didattici

L'IA generativa può migliorare la qualità di materiali didattici obsoleti o di bassa qualità, come documenti storici, fotografie e filmati.

Utilizzando l'IA per migliorare la risoluzione di questi materiali, possono essere portati agli standard moderni ed essere più coinvolgenti per gli studenti abituati a media di alta qualità.

> Applicazioni nella moda

49. Progettazione creativa per stilisti

Dalla creazione di stili innovativi al perfezionamento e ottimizzazione di look esistenti, la tecnologia consente agli stilisti di rimanere al passo con le ultime tendenze preservando la loro creatività nel processo. Ciò può essere fatto attraverso una varietà di tecniche, come il design generativo unico o il trasferimento di stile da altre fonti.

Esempio reale: ClothingGAN è uno strumento IA progettato per generare design di abbigliamento creativi. La piattaforma utilizza le risorse di GitHub e consente agli stilisti di creare design innovativi e unici in modo efficiente (Vedi Figura sotto).

Figura 12: Capi generati da ClothingGAN.

50. Trasformazione di schizzi in immagini a colori

Utilizzando l'IA Generativa, l'industria della moda può risparmiare tempo e risorse preziose trasformando rapidamente gli schizzi in immagini vivaci.

51. Generazione di modelli di moda rappresentativi

Sfruttando l'IA generativa per creare una varietà di modelli di moda, le aziende di moda possono servire meglio la loro diversificata base di clienti e mostrare accuratamente i loro prodotti in modo più autentico. Possono utilizzare tali modelli per opzioni di prova virtuale per i clienti o rendering 3D di un capo.

Esempio reale: La fotografa di Miami Dahlia Dreszer incorpora l'IA generativa nella sua pratica artistica, trattandola come un mezzo aggiuntivo accanto alla fotografia. Per la sua mostra "Bringing the Outside In", ha addestrato modelli IA sul suo stile visivo, ha prodotto un'opera generata dall'IA e ha creato un clone IA per guidare i visitatori e rispondere alle domande.

Considera l'IA come uno strumento che può accelerare la generazione di idee, ampliare le possibilità creative e supportare la sperimentazione, pur riconoscendone i limiti, come output imprevedibili e controllo artistico ridotto.

Dreszer sostiene che l'IA richiede un lavoro significativo e dovrebbe essere intesa come parte di un lungo processo creativo piuttosto che una scorciatoia. Vede il momento attuale come una fase iniziale nell'integrazione più ampia dell'IA nei flussi di lavoro artistici, con gli artisti che determinano come adattarsi a strumenti in rapida evoluzione.²⁹

52. Marketing e analisi delle tendenze per i marchi di moda

L'IA generativa può aiutare l'analisi delle tendenze nella moda:

• Unendo una varietà di tecniche, come il machine learning e la programmazione probabilistica. Queste tecniche consentono potenti modelli generativi che considerano i desideri del consumatore nel business della moda.
• Generando opzioni profondamente personalizzate per desideri specifici dei consumatori che vanno oltre ciò che l'analisi tradizionale e gli algoritmi di domanda dei clienti possono fare.

Migliora anche le capacità di marketing della moda:

• Utilizzando l'analisi dei dati, l'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning per creare una gamma di prodotti altamente personalizzata e su misura per il pubblico target
• Progettando email, pagine web, didascalie e annunci su misura per gli interessi e le preferenze di una persona specifica al fine di coinvolgerla
• Tracciando contenuti di marketing e pubblicitari creativi e autentici che probabilmente scaleranno i risultati di ricerca

53. Cosmetici con IA generativa

Molte aziende nel settore dei cosmetici stanno sfruttando l'IA generativa, con una società che sta rivoluzionando lo sviluppo di profumi automatizzando la formulazione, riducendo i tempi di produzione e cambiando il modo in cui le fragranze sono progettate e valutate.

Esempio reale: Aziende come Osmo utilizzano il machine learning per analizzare le molecole degli odori e generare fragranze personalizzate in meno di 48 ore, aggirando così il tradizionale processo di mesi che coinvolge l'invecchiamento delle materie prime e la composizione manuale.

I principali attori del settore, tra cui Givaudan, DSM-Firmenich, IFF e Symrise, integrano l'IA nei controlli normativi, nella selezione degli ingredienti e nell'ottimizzazione delle fragranze.³⁰

> Applicazioni bancarie

54. Rilevamento delle frodi

L'IA generativa offre alle banche un potente strumento per rilevare transazioni sospette o fraudolente, migliorando così la loro capacità di combattere i crimini finanziari. L'addestramento delle GAN allo scopo di rilevare le frodi, utilizzandole con un set di addestramento di transazioni fraudolente, aiuta a identificare le transazioni sottorappresentate.

Esempio reale: Stripe ha integrato GPT-4 di OpenAI per migliorare la sua capacità di rilevare attività malevole e comprendere le esigenze degli utenti analizzando grandi quantità di dati, ottenendo risposte più mirate e accurate alle richieste dei clienti.

Analizzando la sintassi dei post di Discord, GPT-4 segnala gli account sospetti per il team antifrode di Stripe da indagare. GPT-4 esamina anche le comunicazioni in entrata per identificare attività malevole coordinate a supporto della capacità di Stripe di gestire le frodi.

L'integrazione di GPT-4 ha migliorato l'efficienza operativa di Stripe con un'assistenza clienti più personalizzata e capacità avanzate di rilevamento delle frodi per mantenere una piattaforma sicura.³¹

55. Gestione del rischio

Sfruttando le GAN, è possibile calcolare stime del valore a rischio che mostrano l'importo potenziale della perdita in determinati periodi o costruire scenari economici per la previsione dei mercati finanziari.

Le GAN aiutano anche a comprendere la volatilità generando situazioni nuove e gratuito da ipotesi fondate su tendenze di dati storici.

56. Generazione di spiegazioni chiare per il rifiuto del prestito

I decisori e i richiedenti del prestito devono comprendere le spiegazioni delle decisioni basate sull'IA, incluso il motivo per cui le domande di prestito sono state respinte. Una GAN condizionale è uno strumento utile per creare spiegazioni di rifiuto chiare per il richiedente come nella figura sotto.

Figura 13: Generazione di Spiegazioni Chiare per il Rifiuto del Prestito Utilizzando Reti Generative Avversarie.³²

57. Protezione della privacy dei dati

I dati sintetici generati dall'IA possono aiutare le banche a navigare le sfide della privacy dei dati creando dataset condivisibili e conformi alla privacy, ideali per addestrare modelli di valutazione del credito.

Per ulteriori informazioni, puoi consultare:

• Applicazioni di IA generativa nei servizi finanziari

> Applicazioni nel gaming

58. Generazione procedurale di contenuti

L'IA generativa può generare contenuti di gioco, come livelli, mappe e missioni, basati su regole e criteri predefiniti. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a creare esperienze di gioco più varie e interessanti.

Esempio reale: Ubisoft ha sfruttato l'IA generativa per creare i personaggi non giocanti (NPC) in Watch Dogs: Legion.

Ogni personaggio del gioco è stato progettato in modo unico con aspetti, comportamenti e background distinti. Questo processo ha aumentato il realismo e l'immersione del gioco, rendendo l'esperienza del giocatore più dinamica e coinvolgente.

59. Analisi del comportamento dei giocatori

Può essere utilizzata per analizzare i dati dei giocatori, come i modelli di gioco e le preferenze, per fornire esperienze di gioco personalizzate. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi ad aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei giocatori.

60. Comportamento dei personaggi non giocanti (NPC)

L'IA generativa può creare un comportamento NPC realistico e dinamico, come l'IA nemica e le interazioni tra NPC. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a creare mondi di gioco più immersivi e stimolanti.

61. Design dell'interfaccia utente

L'IA generativa può progettare interfacce utente intuitive e facili da usare. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a migliorare l'esperienza del giocatore e aumentare il coinvolgimento.

62. Test dei giochi

Gli strumenti di programmazione generativa possono essere utilizzati per automatizzare i test dei giochi, come l'identificazione di bug e glitch e la fornitura di feedback sull'equilibrio del gameplay. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a ridurre i tempi e i costi di test e a migliorare la qualità complessiva dei loro giochi.

> Applicazioni nei viaggi

63. Verifica dell'identità

L'IA generativa nei sistemi di identificazione e verifica facciale negli aeroporti può aiutare nell'identificazione e autenticazione dei passeggeri. Ciò si ottiene generando un'immagine completa del volto di un passeggero utilizzando fotografie catturate da varie angolazioni, semplificando il processo di identificazione e conferma dell'identità dei viaggiatori.

Esempio reale: Allpass.ai ha sviluppato uno strumento mobile che trasforma gli smartphone in scanner di documenti contactless per rendere i check-in più veloci e i processi di viaggio più convenienti.

Questa soluzione integra anche la verifica biometrica e il rilevamento delle frodi, migliorando la sicurezza sfruttando un database globale di documenti di identità.

64. Raccomandazioni personalizzate di viaggio e destinazione

L'IA generativa può analizzare i dati dei clienti, come le prenotazioni passate e le preferenze, per fornire raccomandazioni personalizzate per destinazioni di viaggio, alloggi e attività.

> Applicazioni nel retail

65. Raccomandazioni di prodotti

Utilizzando modelli generativi, gli strumenti di retail possono suggerire prodotti nuovi o alternativi ai clienti a cui potrebbero essere interessati, in base alla loro cronologia di acquisto e alle loro preferenze. Inoltre, prevede le esigenze e le preferenze future dei clienti, migliorando l'intero percorso di acquisto.

Esempio reale: Adoric offre uno strumento che aiuta i siti web a mostrare raccomandazioni di prodotti in vari punti del percorso del cliente, come sulla homepage o durante il checkout.

Lo strumento utilizza funzionalità avanzate come il Targeting del Pubblico e i Trigger della Campagna per ottimizzare il coinvolgimento del cliente in base a fattori come la posizione e la fonte di traffico.

66. Design del prodotto e del display

L'IA generativa può creare nuovi design di prodotto basati sull'analisi delle attuali tendenze di mercato, delle preferenze dei consumatori e dei dati storici delle vendite.

Ad esempio, la creazione di design per abbigliamento, mobili o elettronica può essere un'opzione. Personalizzare le opzioni di visualizzazione in base alla scelta del cliente è un'altra opzione.

67. Generazione automatizzata di contenuti per il retail

I rivenditori possono utilizzare l'IA per creare descrizioni di prodotti, contenuti promozionali per social media, articoli di blog e altri contenuti che migliorano la SEO e guidano il coinvolgimento dei clienti.

68. Gestione dell'inventario e ottimizzazione della supply chain

L'IA generativa può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, generando previsioni basate su dati storici delle vendite, tendenze, stagionalità e altri fattori. Ciò migliora il controllo dell'inventario riducendo al minimo sia le scorte in eccesso che le carenze.

69. Assistenti virtuali per lo shopping

L'IA generativa può alimentare assistenti virtuali conversazionali che aiutano i clienti nel loro percorso di acquisto, generando risposte alle loro domande e guidandoli attraverso il processo di acquisto.

> Applicazioni assicurative

70. Documentazione delle polizze

Gli strumenti di IA generativa in ambito assicurativo possono aiutare a generare documenti di polizza basati su dettagli specifici dell'utente. Può compilare automaticamente le informazioni ove necessario, accelerando il processo di creazione di questi documenti.

Esempio reale: Lemonade Insurance ha implementato l'IA e la tecnologia chatbot, nota come Maya, per gestire le sue offerte assicurative.

Maya di Lemonade interagisce con i clienti in tempo reale, raccoglie informazioni e genera istantaneamente i documenti di polizza per gestire il processo per le domande di assicurazione per affittuari e proprietari di case.

71. Valutazione del rischio e calcolo del premio

L'IA generativa può essere utilizzata per simulare diversi scenari di rischio basati su dati storici e calcolare il premio di conseguenza.

I modelli generativi possono studiare i dati storici dei clienti per simulare scenari futuri e rischi associati. Tali simulazioni supportano l'addestramento di modelli predittivi volti a migliorare la stima del rischio e determinare premi assicurativi appropriati.

72. Rilevamento delle frodi

L'IA generativa può generare esempi di sinistri fraudolenti e non fraudolenti, che possono essere utilizzati per addestrare modelli di machine learning per rilevare le frodi. Questi sistemi aiutano a identificare precocemente i sinistri potenzialmente fraudolenti, contribuendo al risparmio sui costi per gli assicuratori.

73. Profilazione dei clienti

L'IA generativa può essere utilizzata per generare profili cliente sintetici, che possono aiutare nello sviluppo e nel test di modelli per la segmentazione della clientela, la previsione del comportamento e il marketing personalizzato senza violare le norme sulla privacy.

74. Elaborazione dei sinistri

I modelli di IA generativa possono essere impiegati per semplificare il processo spesso complesso della gestione dei sinistri. Possono generare risposte automatizzate per le richieste di sinistro di base, accelerando il processo complessivo di liquidazione dei sinistri e accorciando il tempo di elaborazione delle richieste assicurative. 

75. Generazione di polizze

I modelli di IA generativa possono generare polizze assicurative personalizzate in base alle esigenze e alle circostanze specifiche di ciascun cliente.

Sulla base dei dati sul cliente, come età, anamnesi, posizione e altro ancora, il sistema IA può generare una polizza che si adatta a quegli attributi individuali, piuttosto che fornire una polizza unica per tutti.

76. Analisi predittiva e modellazione di scenari

I modelli di IA generativa possono generare migliaia di scenari potenziali a partire da tendenze e dati storici. Le compagnie assicurative possono utilizzare questi scenari per comprendere potenziali risultati futuri e prendere decisioni migliori.

> Applicazioni nella produzione

77. Manutenzione predittiva

Utilizzando algoritmi di deep learning, i produttori possono prevedere i guasti delle apparecchiature e mantenere i loro macchinari in modo proattivo. Questi modelli possono essere addestrati sui dati delle macchine stesse, come temperatura, vibrazione, suono, ecc.

Man mano che questi modelli apprendono questa gestione dei dati, possono generare previsioni su potenziali guasti, consentendo una manutenzione preventiva e riducendo i tempi di inattività.

Esempio reale: BlueScope ha collaborato con Siemens per sfruttare la piattaforma di Manutenzione Predittiva Senseye per affrontare i tempi di inattività operativa nelle sue linee di produzione.

Attraverso il monitoraggio basato su IoT dei macchinari, BlueScope ha rilevato i guasti delle apparecchiature in anticipo, il che ha contribuito a ridurre gli sprechi di risorse e a migliorare l'efficienza produttiva.

78. Controllo qualità

L'IA può aiutare a migliorare i processi di controllo qualità nella produzione. Apprendendo dalle immagini dei prodotti passati e identificando quelli difettosi, gli strumenti di IA generativa possono generare un modello per prevedere se è probabile che un prodotto appena fabbricato sia difettoso.

79. Pianificazione della produzione e gestione dell'inventario

I modelli di IA generativa possono simulare vari scenari di produzione, prevedere la domanda e aiutare a ottimizzare i livelli di inventario. Possono utilizzare i dati storici dei clienti per prevedere la domanda, consentendo così programmi di produzione più accurati e livelli di inventario ottimali.

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Applicazioni di IA generativa specifiche per funzione aziendale

> Applicazioni per il servizio clienti

80. Risposte personalizzate ai clienti

Gli strumenti conversazionali di IA generativa possono essere addestrati sui dati dei clienti, come acquisti passati, cronologia delle chat e feedback dei clienti, per creare un profilo personalizzato per ogni cliente. Quando un cliente invia un messaggio, ChatGPT o altri strumenti simili possono utilizzare questo profilo per fornire risposte pertinenti su misura per le esigenze e le preferenze specifiche del cliente.

Esempio reale: Durante la pandemia di COVID-19, Banc Sabadell ha collaborato con Zendesk per implementare un sistema di chat basato sull'IA.

Questo assistente virtuale ha aiutato a gestire l'aumento delle richieste dei clienti fornendo opzioni self-service per le domande comuni e instradando i problemi più complessi agli agenti umani per la risoluzione.

81. Assistenza clienti multilingue

Il supporto multilingue offerto da strumenti di IA generativa come ChatGPT per il servizio clienti comporta l'utilizzo delle capacità di large language model del sistema per fornire supporto ai clienti che parlano lingue diverse. Gli strumenti di IA conversazionale possono essere addestrati in una varietà di lingue e possono tradurre messaggi da una lingua all'altra in tempo reale.

Figura 14: Una risposta multilingue esemplare al cliente generata da ChatGPT.

82. Risposte rapide a richieste e reclami dei clienti

Gli strumenti conversazionali possono essere addestrati a riconoscere e rispondere ai reclami comuni dei clienti, come problemi con la qualità del prodotto, ritardi nella spedizione o errori di fatturazione.

Quando un cliente invia un messaggio con un reclamo, lo strumento può analizzare il messaggio e fornire una risposta che affronta le preoccupazioni del cliente e offre potenziali soluzioni.

Esempio reale: Il GenAI di ServiceNow ha aumentato il self-service dei dipendenti del 14% e il self-service dei clienti del 10%, consentendo agli utenti di trovare intuitivamente le risposte da soli con la sua funzione self-service. Questo cambiamento riduce il carico sugli help desk, consentendo agli agenti di concentrarsi maggiormente su compiti coinvolgenti e fornendo agli utenti soluzioni tempestive.

Il team DT di ServiceNow ha risparmiato $5,5 milioni all'anno attraverso questo metodo, con un tasso di deviazione dei problemi ITSM del 54% e Now Support che ha raggiunto quasi il 20% di elusione dei casi. Questo approccio garantisce risoluzioni rapide e migliora la soddisfazione, poiché il 56% dei clienti segnala esperienze positive con soluzioni riassunte dall'IA.³³

83. Creazione di email per i clienti

Strumenti come ChatGPT possono creare modelli di email personalizzati per singoli clienti utilizzando le informazioni sui clienti fornite. Quando si compongono email per i clienti, ChatGPT può sfruttare i modelli per creare messaggi personalizzati in base alle preferenze e ai requisiti del destinatario.

Figura 15: ChatGPT fornisce un modello di email per un determinato problema del cliente.

84. Rispondere alle recensioni dei clienti

Quando un cliente lascia una recensione o un commento su piattaforme di recensioni online o sul tuo sito web, ChatGPT o altri strumenti possono generare una risposta che affronta le preoccupazioni del cliente e offre potenziali soluzioni o assistenza.

85. Rispondere alle FAQ

Ad esempio, ChatGPT può essere addestrato sulla pagina delle FAQ o sulla knowledge base di un'azienda per riconoscere e rispondere alle domande comuni dei clienti.

> Applicazioni finanziarie

86. Consulenza finanziaria e di investimento personalizzata

I sistemi di IA possono personalizzare la consulenza finanziaria, i profili di rischio e le strategie di investimento utilizzando modelli generativi che simulano risultati finanziari personalizzati in base agli obiettivi e alla tolleranza al rischio dell'utente.

87. Automazione AP/elaborazione delle fatture

Le soluzioni di IA generativa vanno oltre l'estrazione di coppie chiave-valore dai documenti e consentono agli utenti di interrogare i documenti in modo flessibile, contribuendo a sbloccare l'automazione per documenti più complessi.

Figura 16: Elaborazione delle fatture con IA generativa.³⁴

Esempio reale: BBVA, la seconda banca più grande della Spagna, ha collaborato con OpenAI per acquisire 3.000 licenze ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, una versione di ChatGPT orientata al business, consente ai dipendenti di creare "GPT" personalizzati su misura per compiti o flussi di lavoro specifici.

Il personale di BBVA in vari dipartimenti, tra cui legale, rischio, marketing, talenti e finanza, ha sviluppato oltre 2.900 GPT. Questi strumenti svolgono varie funzioni, come interpretare la terminologia relativa al rischio come "write-off" fino a redigere risposte alle richieste dei clienti del retail banking.

BBVA ha riferito che i primi utilizzatori hanno sperimentato un aumento della produttività, con l'80% degli utenti che afferma che gli strumenti fanno risparmiare loro più di due ore a settimana. Tuttavia, le preoccupazioni sugli impatti misurabili sui profitti e le sfide di scalare la tecnologia sono ancora in corso. L'azienda ha evidenziato le difficoltà di integrare ChatGPT Enterprise con sistemi interni e database complessi.

La banca da allora si è espansa a 3.300 licenze e prevede un'ulteriore crescita nel 2025.

Per ulteriori informazioni, vedi applicazioni di IA nella contabilità fornitori.

> Applicazioni di marketing

88. Creazione di contenuti per il marketing

Gli strumenti di IA generativa consentono alle aziende di creare contenuti personalizzati come descrizioni di prodotti, post sui social media, annunci video e campagne email.

Un recente studio di oltre tre anni di ricerca ha scoperto che la sinergia uomo-IA è più probabile nei compiti creativi che in quelli decisionali. Nel lavoro creativo come la creazione di contenuti, l'IA integra la creatività umana gestendo compiti ripetitivi, mentre gli umani forniscono l'intuizione e l'originalità.³⁵

Ad esempio, gli strumenti IA possono generare titoli, strutturare articoli e suggerire call to action, mentre i marketer perfezionano i messaggi e garantiscono la coerenza del marchio. Questa collaborazione aumenta l'efficienza senza perdere il tocco creativo che coinvolge il pubblico.

Man mano che l'IA si evolve, le aziende dovrebbero concentrarsi sull'integrazione strategica dell'IA nei flussi di lavoro dei contenuti, piuttosto che automatizzare completamente i processi creativi.

Figura 17: Contenuto generato dall'IA per pubblicizzare un nuovo modello di auto elettrica utilizzando ChatGPT.

Esempio reale: Site Smart Marketing³⁶ ,un'agenzia di marketing digitale e sviluppo web, ha affrontato sfide nello scalare la produzione di contenuti mantenendo la qualità e aderendo alle linee guida del marchio. Collaborando con Narrato, hanno ottenuto:

• Maggiore efficienza: Integrando gli strumenti di creazione di contenuti guidati dall'IA di Narrato, Site Smart ha ridotto i tempi di produzione dei contenuti di un fattore otto. Funzionalità come modelli IA personalizzati e impostazioni del tono di voce del marchio hanno consentito la generazione di contenuti on-brand fin dall'inizio.
• Riduzione dei costi: L'integrazione con Narrato ha portato a una diminuzione dell'80% dei costi di produzione dei contenuti. Questa efficienza ha permesso a Site Smart di riallocare le risorse in modo più efficace, concentrandosi su aree che generano maggiore valore per i suoi clienti.
• Migliore controllo qualità: La piattaforma di Narrato ha fornito uno spazio di lavoro centralizzato con una migliore collaborazione e una riduzione degli errori. L'integrazione dell'IA ha garantito la coerenza dei contenuti e l'allineamento con il tono del marchio, riducendo al minimo la necessità di revisioni approfondite.

89. Esperienza cliente personalizzata

ChatGPT e altri strumenti generativi simili con la loro elaborazione del linguaggio naturale possono generare contenuti personalizzati per i tuoi clienti in base alle loro preferenze, al comportamento passato e ai dati demografici. Questo può aiutarti a creare contenuti mirati che risuonano con il tuo pubblico, portando a un maggiore coinvolgimento e tassi di conversione.

90. Ricerca sul pubblico

L'IA generativa può essere utilizzata per analizzare i dati dei clienti come: 

• Query di ricerca
• Interazioni sui social media
• Acquisti passati per identificare modelli e tendenze nel comportamento dei clienti. 

Analizzando questi dati, gli strumenti di IA generativa possono aiutarti a identificare le preferenze, gli interessi e i punti dolenti del tuo pubblico target. Queste informazioni possono informare i tuoi messaggi di marketing, i contenuti e lo sviluppo del prodotto.

91. Scrittura di descrizioni di prodotti

Le descrizioni dei prodotti giocano un ruolo cruciale nel marketing, poiché forniscono ai potenziali clienti informazioni dettagliate sulle caratteristiche, i vantaggi e il valore di un prodotto. Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a creare descrizioni di prodotti convincenti e informative che risuonano con il tuo pubblico target.

92. Creazione di sondaggi per i clienti

I marketer possono utilizzare i sondaggi come strumento prezioso per raccogliere feedback e approfondimenti dei clienti per migliorare prodotti, servizi e tattiche promozionali. Ecco alcuni modi in cui l'IA generativa può aiutare con la creazione di sondaggi per i clienti:

• Generazione di domande
• Organizzazione della struttura del sondaggio
• Rendere i sondaggi multilingue con la sua capacità di traduzione
• Analisi del sondaggio

93. Generazione di annunci video o demo di prodotti

Le applicazioni di generazione video nell'IA generativa includono:

• Annunci video: Con l'IA generativa, le aziende possono creare annunci video di alta qualità che possono essere utilizzati su varie piattaforme, inclusi social media e siti di condivisione video. Questo può aiutare ad aumentare la consapevolezza del marchio e guidare le conversioni.
• Demo di prodotti: La generazione video può anche essere utilizzata per creare video dimostrativi di prodotti. Utilizzando l'IA generativa per creare questi video, le aziende possono mostrare i loro prodotti in modo visivamente accattivante, il che può aiutare ad aumentare il coinvolgimento e le vendite.

Esempio reale: SimCorp, un fornitore globale di soluzioni integrate di gestione degli investimenti, ha collaborato con Synthesia per migliorare l'efficienza e la coerenza del suo processo di produzione video. Collaborando con Synthesia, hanno ottenuto:

• Produzione accelerata: Utilizzando la piattaforma di creazione video guidata dall'IA di Synthesia, SimCorp ha aumentato la sua produzione video di cinque volte.
• Risparmio di tempo: La collaborazione ha permesso la creazione di due video di 3-4 minuti in un solo giorno, riducendo il tempo precedentemente richiesto.
• Branding coerente: La piattaforma di Synthesia ha garantito che tutti i video mantenessero un'esperienza di marca coerente e di alta qualità in linea con le linee guida di SimCorp.

94. Campagne di email marketing

Sfruttare l'IA generativa per l'email marketing supporta i processi di marketing semplificando l'automazione e aumentando la personalizzazione e la creatività con una generazione di contenuti coinvolgente.

Gli strumenti di IA generativa possono essere utilizzati per generare:

• Testo dell'email
• Oggetti
• Immagini all'interno del corpo dell'email
• Call-to-action (CTA).

Gli strumenti di email marketing IA possono anche consentire alle aziende di:

• Automatizzare le risposte email
• Selezionare il pubblico target
• Ottimizzare i tempi di consegna delle email

Applicazioni SEO

95. Generazione di idee per argomenti per la scrittura di contenuti

Strumenti generativi come ChatGPT possono essere utilizzati per generare idee per argomenti per la scrittura di contenuti SEO sfruttando le loro capacità di elaborazione del linguaggio per:

• Produrre parole chiave e frasi pertinenti
• Analizzare i contenuti dei concorrenti per identificare le lacune nella copertura
• Suggerire argomenti basati sulle tendenze attuali e sulle query di ricerca degli utenti

96. Conduzione di ricerche per parole chiave

Il processo di inclusione di parole chiave correlate nei contenuti è cruciale per una strategia SEO di successo poiché aiuta a determinare i termini e le frasi che i potenziali clienti utilizzano durante la ricerca di prodotti o servizi relativi alle offerte del sito web.

Strumenti generativi come ChatGPT possono svolgere funzioni nell'ottimizzazione della ricerca per parole chiave, come:

• Generazione di parole chiave: Può generare un elenco di parole chiave pertinenti per un argomento o tema analizzando il contesto e il linguaggio utilizzati nelle informazioni fornite.
• Identificazione delle tendenze delle parole chiave: Può analizzare i dati di ricerca per identificare le tendenze attuali delle parole chiave e suggerire termini che probabilmente saranno popolari nel prossimo futuro.

Figura 18: Generazione di idee per parole chiave per contenuti di marketing B2B con ChatGPT.

97. Trovare i titoli giusti

Strumenti generativi come ChatGPT possono generare titoli SEO-friendly assicurando che i titoli siano:

• Descrittivi e trasmettano chiaramente l'argomento del contenuto
• In grado di incorporare parole chiave pertinenti relative all'argomento
• Concisi e pertinenti, rientrando tipicamente nel limite di 60-70 caratteri per una visualizzazione ottimale nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca.
• Accattivanti e in grado di attrarre clic, il che può aiutare a migliorare il click-through rate (CTR) e, in definitiva, la SEO

98. Raggruppamento dell'intento di ricerca

Comprendere l'intento di ricerca dietro una query è cruciale per creare contenuti che affrontino accuratamente ed efficacemente le esigenze dei clienti, portando a un maggiore coinvolgimento e conversioni.

Strumenti come ChatGPT possono assistere nel raggruppamento dell'intento di ricerca analizzando le query di ricerca e categorizzandole in base all'obiettivo o allo scopo previsto dell'utente, grazie ai metodi di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Ciò consente alle aziende e ai marketer di comprendere lo scopo di specifiche query di ricerca e perfezionare i loro contenuti e strategie per soddisfare più efficacemente le esigenze del loro pubblico.

Esempio reale: L'IA Search Grader³⁷ di HubSpot è progettato per valutare la visibilità del marchio e il sentiment attraverso i motori di ricerca basati sull'IA come ChatGPT e Perplexity. Analizzando come questi modelli fanno riferimento al marchio, fornisce approfondimenti sulle prestazioni attuali e identifica le aree di miglioramento. Le caratteristiche principali includono:

• Analisi del sentiment del marchio: Valuta il tono e il contesto in cui i modelli IA discutono il marchio, offrendo un punteggio di sentiment per misurare la percezione pubblica.
• Valutazione della share of voice: Misura la presenza del marchio rispetto ai concorrenti all'interno dei risultati di ricerca generati dall'IA per aiutare gli utenti a comprendere la loro posizione sul mercato.
• Reporting: Fornisce un'analisi dettagliata che evidenzia i punti di forza e di debolezza del marchio nel panorama della ricerca IA.

99. Creazione della struttura dei contenuti

Strumenti come ChatGPT possono assistere nella creazione di una struttura dei contenuti generando schemi e suggerimenti di organizzazione per un dato argomento. Questo può essere utile per massimizzare la SEO perché contenuti ben strutturati e organizzati forniscono una migliore esperienza utente e aiutano i motori di ricerca a comprendere il contesto e la rilevanza del contenuto.

Figura 19: ChatGPT crea la struttura di un contenuto.

100. Generazione di meta descrizioni

Una meta description è un attributo HTML che fornisce un breve riepilogo del contenuto di una pagina web. La meta description funge da pubblicità per la pagina, incoraggiando gli utenti a cliccare sul link e visitare la pagina. Pertanto, le meta descrizioni sono un elemento importante nella SEO.

ChatGPT può essere utilizzato per creare meta descrizioni efficaci generando riepiloghi del contenuto che descrivono accuratamente e concisamente l'argomento principale di una pagina.

101. Creazione di codici sitemap

Una sitemap è un file XML strutturato che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web. Aiuta i motori di ricerca a comprendere la struttura e l'organizzazione di un sito web. Il codice della sitemap fornisce informazioni su ogni pagina, come il suo URL, la data dell'ultima modifica e la sua priorità rispetto ad altre pagine del sito.

ChatGPT può essere utilizzato per generare codici sitemap, producendo un file XML che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web.

> Applicazioni HR

102. Generazione di descrizioni del lavoro

L'IA generativa può essere utilizzata per creare descrizioni del lavoro che riflettono accuratamente le competenze e le qualifiche richieste per una particolare posizione.

Esempio reale: Per elaborare e recuperare curriculum pertinenti basati su descrizioni del lavoro in linguaggio naturale, DataToBiz ha sviluppato un filtro per curriculum basato sull'IA. Utilizzando la ricerca semantica e i large language model (LLM), il filtraggio dei curriculum ha consentito l'interpretazione e la corrispondenza delle descrizioni del lavoro con i curriculum. Il sistema ha migliorato le query degli utenti, indicizzato i curriculum e fornito risultati contestualmente accurati.

La soluzione ha anche migliorato la soddisfazione degli utenti, ottimizzando l'efficienza operativa e consentendo un'acquisizione strategica dei talenti, che si tradurrebbe in una selezione dei candidati più rapida e accurata.³⁸

103. Creazione di domande per i colloqui

I dipartimenti HR spesso devono sviluppare una serie di domande da porre ai candidati durante il processo di colloquio, il che può richiedere molto tempo. L'IA può generare domande per il colloquio pertinenti alla posizione lavorativa e che valutano le qualifiche, le competenze e l'esperienza del candidato.

Figura 20: ChatGPT crea una serie di domande per il colloquio per una posizione lavorativa.

104. Generazione di materiali di onboarding

L'IA può generare materiali di onboarding per i nuovi dipendenti, come video di formazione, manuali e altra documentazione.

105. Supporto ai dipendenti con chatbot IA

Sfruttare gli strumenti IA può migliorare la soddisfazione dei dipendenti semplificando l'accesso alle informazioni e automatizzando i processi HR di routine. Questi sistemi supportano gli agenti HR nella gestione efficiente di compiti come:

• Rispondere alle domande frequenti,
• Elaborare le richieste di permessi,
• Gestire le buste paga, e
• Sovrintendere ai benefit come l'assistenza sanitaria, i piani pensionistici e le opportunità di sviluppo professionale.

Esempio reale: TheKey aveva bisogno di migliorare il suo processo di candidatura, che richiedeva molto tempo e portava a tassi di conversione più bassi.³⁹ I processi manuali e le inefficienze nell'assunzione rallentavano il processo decisionale e l'integrazione con l'ecosistema di assunzione più ampio.

I chatbot HR e gli assistenti virtuali basati sull'IA hanno semplificato il processo di candidatura, riducendo il tempo di candidatura di 10 volte e aumentando significativamente i tassi di conversione. Automatizzando i compiti chiave e fornendo preziose informazioni, questi strumenti IA hanno migliorato il processo decisionale e l'integrazione con l'ecosistema di assunzione.

Esempio reale: Gli agenti HR di IBM sfruttano una libreria completa di automazioni IA conversazionali predefinite, denominate "skill-flow". Queste automazioni aiutano a gestire compiti HR complessi garantendo al contempo la conformità con le normative e le politiche aziendali. Fornisce inoltre ai dipendenti un'esperienza di chat self-service basata sul linguaggio naturale.⁴⁰

106. Aumento della produttività sul posto di lavoro

Le grandi imprese affrontano una sfida persistente nell'ottimizzare il tempo dei lavoratori della conoscenza, poiché uno sforzo significativo viene speso in compiti di routine come la preparazione di email e riunioni, piuttosto che sulle responsabilità principali.

Un esperimento sul campo di sei mesi utilizzando Microsoft 365 Copilot ha dimostrato che l'IA generativa può ridurre il tempo speso per le email del 25%, accelerare il completamento dei documenti e aumentare il tempo di concentrazione, il tutto senza interrompere i flussi di lavoro del team o le strutture delle riunioni.

I miglioramenti più notevoli si sono verificati in compiti che i lavoratori potevano regolare in modo indipendente, evidenziando i primi guadagni di produttività ma anche sottolineando la necessità di cambiamenti organizzativi più ampi per realizzare la piena trasformazione guidata dall'IA.⁴¹

> Applicazioni per supply chain e procurement

107. Previsione della domanda e gestione della supply chain

L'IA generativa può aiutare le aziende a prevedere la domanda di prodotti e servizi specifici per ottimizzare le loro operazioni di supply chain di conseguenza. Ciò può aiutare le aziende a ridurre i costi di inventario, migliorare i tempi di evasione degli ordini e ridurre gli sprechi e l'eccesso di scorte.

Esplora come l'IA generativa trasforma le operazioni della supply chain prevedendo la domanda e ottimizzando i processi.

Esempio reale: Un'azienda leader nei servizi farmaceutici che opera nelle Americhe, in Europa e in Asia-Pacifico ha affrontato sfide ricorrenti nell'allineare la domanda dei clienti con le consegne dei fornitori. Le sue previsioni interne si basavano su modelli statistici che non tenevano conto dei cambiamenti stagionali della domanda o dei lanci di prodotti. Questa visibilità limitata ha creato esaurimenti di scorte in 25 siti e ridotto le prestazioni complessive della supply chain.

Entro tre mesi dall'adozione di Kinaxis Maestro, il team di pianificazione è passato da un orizzonte di previsione di una settimana a un orizzonte di pianificazione di 18 mesi. Il sistema ha incorporato lanci di prodotti, cambiamenti nella copertura assicurativa e segnali di domanda e offerta in tempo reale. I risultati chiave includevano:

• Aumento del 47% dell'accuratezza delle previsioni.
• Riduzione del 14% delle scorte disponibili.
• Miglioramento del 34% nella rotazione delle scorte.
• Riduzione significativa delle cancellazioni degli ordini dei pazienti a causa della disponibilità dei prodotti.⁴²

108. Gestione dell'inventario con chatbot IA

I chatbot IA possono gestire i processi di approvvigionamento automatizzando compiti come il monitoraggio dei livelli di inventario, il riordino delle merci e il tracciamento degli ordini in tempo reale. Migliorano anche il processo decisionale attraverso la previsione della domanda, la categorizzazione dei prodotti e la fornitura di aggiornamenti sull'inventario in tempo reale. Ecco i vantaggi dell'utilizzo dei chatbot IA per la gestione dell'inventario:

• Approvvigionamento automatizzato: I chatbot IA possono riordinare automaticamente gli articoli in base alle soglie di stock.
• Tracciamento dell'inventario: Forniscono aggiornamenti in tempo reale sui livelli di stock e sullo stato degli ordini.
• Assistenza clienti: Gestiscono richieste sulla disponibilità dei prodotti e sui dettagli degli ordini.
• Categorizzazione migliorata: Utilizzano il machine learning per classificare e suggerire meglio i prodotti.

109. Trasporto e instradamento

L'IA generativa può migliorare notevolmente il trasporto e l'instradamento nella gestione della supply chain. Elaborando grandi volumi di dati da più fonti, può creare piani di trasporto ottimizzati, risparmiando tempo e aumentando l'efficienza logistica.

I principali vantaggi includono:

• Pianificazione dei percorsi economicamente vantaggiosa e consegne puntuali.
• Gestione più intelligente dei veicoli e delle flotte con un migliore utilizzo delle risorse e una riduzione dell'usura.
• Instradamento adattivo che risponde a interruzioni e ritardi.

Esempi reali:

Il sistema ORION di UPS ha risparmiato oltre 10 milioni di galloni di carburante all'anno, migliorando al contempo le prestazioni di consegna puntuale.⁴³

DHL ha visto un aumento del 15% nelle consegne puntuali e una riduzione del 20% dei ritardi di spedizione utilizzando la sua piattaforma MySupplyChain basata sull'IA.⁴⁴

> Applicazioni legali

110. Generazione di contratti

L'IA generativa può generare contratti basati su modelli e criteri predefiniti. Ciò può far risparmiare tempo e fatica ai dipartimenti di approvvigionamento e contribuire a garantire coerenza e accuratezza nel linguaggio contrattuale.

Esempio reale: Orangetheory ha collaborato con Ironclad per automatizzare i processi di gestione dei contratti e sfruttare IA Assist per gestire oltre 1.000 modelli di contratto nella sua rete di franchising.

Questa collaborazione ha ridotto le tempistiche del progetto da sei mesi a tre e ha migliorato l'esperienza del cliente con soluzioni contrattuali digitali.

111. Conformità contrattuale

Le aziende hanno migliaia di contratti con vari termini negoziati. Gli LLM o le applicazioni di IA generativa con capacità di comprensione del linguaggio possono:

• Categorizzare i contratti
• Identificare i termini comuni
• Evidenziare termini unici o rari

112. Chatbot legali

L'IA generativa consente ai chatbot di fornire una guida legale di base interpretando le domande degli utenti e fornendo risposte chiare e accurate. Questi chatbot possono assistere con domande legali comuni, come i diritti degli inquilini o le basi contrattuali, e aiutare gli utenti a preparare semplici documenti legali attraverso prompt guidati.

Possono anche indirizzare gli utenti alle risorse giuste, come servizi di assistenza legale o portali governativi, in base al problema in questione. Automatizzando il supporto legale iniziale, i chatbot basati sull'IA rendono l'assistenza legale più accessibile, in particolare per le persone che possono affrontare barriere di costo o accessibilità.

113. Governance dell'IA e automazione della conformità

Le organizzazioni stanno implementando strumenti di governance dell'IA per il reporting normativo, l'auditing dei modelli e la spiegabilità.

Le applicazioni includono:

• Generazione di documenti di policy e conformità
• Valutazione del rischio dell'IA e rilevamento dei bias
• Audit trail e riepiloghi delle decisioni spiegabili

Esempio reale: Credo IA offre funzionalità come l'IA Registry per la visibilità del sistema, Governance Workspaces per la gestione della conformità, Policy Intelligence per una supervisione standardizzata e Guardrails per garantire l'uso responsabile dell'IA generativa.

Disponibile in configurazioni cloud pubblico, cloud privato e self-hosted, la piattaforma consente alle organizzazioni di mantenere trasparenza, conformità normativa e responsabilità durante il ciclo di vita dell'IA.⁴⁵

> Applicazioni di vendita

114. Generazione di video di vendita

L'IA generativa può essere utilizzata per creare video di vendita personalizzati su misura per le esigenze e le aspettative del cliente. Questi video di vendita personalizzati consentono ai rappresentanti di vendita di affrontare individualmente gli obiettivi di vendita, aumentare le relazioni personali con i clienti e generare più lead.

Esempio reale: Xerox ha collaborato con la piattaforma video con avatar IA di Synthesia per ridurre i costi di produzione video del 50% e ridurre il tempo necessario per creare contenuti di formazione del 30%.

La piattaforma ha inoltre consentito a Xerox di localizzare i materiali di formazione per la sua forza lavoro globale, migliorando al contempo il coinvolgimento e la retention delle conoscenze per oltre 1.000 rappresentanti di vendita.

115. Coaching di vendita

L'IA generativa può essere utilizzata per fornire un coaching di vendita personalizzato ai singoli rappresentanti di vendita, in base ai loro dati di performance e al loro stile di apprendimento. Ciò può aiutare i team di vendita a migliorare le loro competenze e prestazioni e ad aumentare la produttività delle vendite.

116. Previsione delle vendite e ottimizzazione della pipeline

L'IA generativa può analizzare i dati storici delle vendite e generare previsioni per le vendite future. Così, i team di vendita possono ottimizzare la loro pipeline di vendita e allocare le risorse in modo più efficace.

117. Identificazione e qualificazione dei lead

L'IA può essere utilizzata per identificare potenziali lead di vendita basati sui dati e sul comportamento dei clienti, e qualificare i lead in base alla loro probabilità di conversione. Inoltre, può generare tattiche di vendita personalizzate e campagne per la generazione di lead.

> Applicazioni di audit

118. Automazione del reporting di audit

I processi manuali, come il reporting, potrebbero richiedere molto tempo ed essere soggetti a errori. Modelli generativi come ChatGPT possono aiutare gli auditor ad automatizzare compiti ripetitivi, come pratiche burocratiche e report. In particolare, possono produrre report standardizzati (come la figura sotto) che offrono coerenza nel modo in cui vengono presentati i risultati.

Figura 21: Generazione di report di audit con ChatGPT di OpenAI.

Esempio reale: KPMG ha collaborato con MindBridge per sfruttare l'IA per l'analisi dei dati finanziari e l'automazione dei processi di audit.

Questa partnership ha aumentato l'accuratezza e l'efficienza degli audit utilizzando l'IA per rilevare anomalie e segnalare transazioni rischiose. Ha permesso a KPMG di fornire approfondimenti finanziari più affidabili ai propri clienti.

119. Analisi dei dati dei documenti

I processi di audit analizzano regolarmente ampi set di dati finanziari e operativi.

ChatGPT può automatizzare alcuni di questi compiti di analisi dei dati, come in: 

• Esecuzione di calcoli 
• Aggregazioni 
• Confronti di dataset 

120. Monitoraggio del rischio in tempo reale

Gli strumenti di IA generativa possono anche essere utili nel monitoraggio del rischio in tempo reale. Gli auditor interagiscono con il modello per esplorare le operazioni dell'organizzazione, le misure di controllo e il contesto aziendale.

ChatGPT, ad esempio, può assistere gli auditor nella valutazione dei livelli di rischio, nell'identificazione delle aree prioritarie per ulteriori indagini e nell'ottenere approfondimenti sui potenziali pericoli.

121. Riconoscimento di pattern e rilevamento di anomalie

L'IA generativa può aiutare gli auditor a individuare e segnalare anomalie di audit per un ulteriore esame. Se incorporati correttamente con la valutazione umana, gli strumenti di IA generativa possono essere utili per identificare potenziali frodi e migliorare le funzioni di audit interno.

Gli auditor possono utilizzare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale dei modelli di IA generativa per rivelare potenziali rischi che potrebbero essere difficili da identificare manualmente, fornendo loro dati pertinenti e chiedendo loro di cercare modelli strani o inaspettati.

122. Formazione degli auditor

Nell'audit, ChatGPT può formare gli auditor offrendo loro competenze, spiegazioni ed esempi pertinenti al loro lavoro. Può offrire materiali educativi come:

• Conoscenze concettuali
• Casi di studio

> Applicazioni di Ricerca e Sviluppo (R&S)

123. Collaborazione di squadra per i team di R&S

L'IA generativa può funzionare come un compagno di squadra collaborativo nel processo decisionale e nella risoluzione dei problemi ad alto livello. Offrendo suggerimenti, valutando compromessi e sintetizzando conoscenze tra domini diversi, gli strumenti IA possono migliorare il lavoro di squadra interdisciplinare.

Esempio reale: È stato condotto uno studio con 776 professionisti di Procter & Gamble per valutare l'impatto dell'IA, in particolare GPT-4, sul lavoro di squadra e sulle prestazioni individuali in compiti di sviluppo prodotto.⁴⁶ I risultati chiave dello studio includono:

• Miglioramento delle prestazioni: Gli individui assistiti dall'IA hanno ottenuto risultati pari a quelli dei tradizionali team di due persone senza IA, indicando che l'IA può replicare i benefici della collaborazione umana. I team che utilizzavano l'IA hanno mostrato i livelli di prestazione più elevati, in particolare nella produzione di soluzioni di alta qualità.​
• Integrazione delle competenze: L'assistenza dell'IA ha permesso sia ai professionisti commerciali che a quelli di R&S di sviluppare soluzioni equilibrate che integravano prospettive tecniche e di mercato, colmando efficacemente i silos di competenze tradizionali.​
• Guadagni di efficienza: I partecipanti che utilizzavano l'IA hanno completato i compiti il 12-16% più velocemente di quelli senza IA, generando anche soluzioni più dettagliate ed estese.​
• Impatto emotivo: Gli utenti dell'IA hanno riportato un aumento delle emozioni positive, come eccitazione ed entusiasmo, e una diminuzione dei sentimenti negativi, come ansia e frustrazione, rispetto alle loro controparti che non utilizzavano l'IA.​

124. IA generativa nella ricerca sull'IA

Con l'aumento della domanda di capacità generative, i ricercatori stanno esplorando nuove innovazioni architetturali e metodi di addestramento per migliorare l'efficienza, la scalabilità e le prestazioni.

Ciò include affrontare sfide come il costo computazionale, le limitazioni di memoria e la capacità di gestire finestre di contesto più lunghe mantenendo output di alta qualità.

Esempio reale:

Secondo una ricerca recente, una nuova architettura neurale chiamata Retentive Network (ReN) è stata proposta come alternativa ai Transformer per i large language model.

ReN introduce un meccanismo di ritenzione che sostituisce l'attenzione tradizionale, offrendo una complessità lineare in tempo e memoria per una migliore efficienza su sequenze lunghe. Combina i vantaggi di memoria dei modelli ricorrenti con le capacità di addestramento parallelo dei Transformer attraverso un metodo noto come decomposizione ricorrente lineare.

I risultati sperimentali mostrano che ReN eguaglia o supera le prestazioni dei Transformer su benchmark chiave, consentendo al contempo un'inferenza più rapida e un consumo ridotto di risorse.⁴⁷

> Applicazioni di produttività e automazione

125. Agenti IA per flussi di lavoro

Gli agenti IA possono eseguire compiti end-to-end concatenando ragionamento, memoria e azioni attraverso applicazioni come CRM, Slack o Jira.

Le applicazioni includono:

• Generatori di documenti e assistenti di riepilogo
• Creatori di presentazioni
• Assistenti per browser web
• Follow-up automatizzati delle riunioni
• Orchestrazione del flusso di lavoro tra strumenti aziendali

Ad esempio, abbiamo valutato strumenti Excel basati sull'IA per valutarne l'accuratezza, le funzionalità e i prezzi. Ecco alcuni dei risultati:

• Claude Max: Offre la massima precisione e l'esperienza più user-friendly.
• R2 Copilot: Funziona bene su compiti di base ma fatica con calcoli più complessi.
• Quadratic: Si distingue per le sue potenti funzionalità di visualizzazione e le capacità di codifica in Python e PHP.
• Tryshortcut: Fornisce spiegazioni approfondite e funzioni analitiche, rendendolo ideale per la modellazione finanziaria.
• GPTExcel: Eccelle nel supportare più lingue, rendendolo adatto a team internazionali.

Riepilogo delle applicazioni di IA generativa con casi d'uso ed esempi

*Un settore, una funzione aziendale o un'altra area di applicazione

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Le Migliori 125 Applicazioni di IA Generativa}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 22 Giugno 2026}
}

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Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

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Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede una Laurea Magistrale in Psicologia Sociale e una Laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

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Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

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Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

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Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

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Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

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Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

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